LabVIEW魔法棒：打造超级计算机视觉，解放人工智能开发的无限可能

2023-11-10 12:50:13

LabVIEW 与 OpenCV DNN 的强强联合：释放人脸检测无限可能

邂逅 LabVIEW 与 OpenCV DNN

图像处理领域，LabVIEW 以其图形化编程界面和强大的功能傲视群雄；而 OpenCV DNN 则是计算机视觉领域不可多得的利器，它拥有众多预训练模型，其中人脸检测模型 YunNet 便可轻松完成人脸检测任务。将这两大神器组合在一起，人脸检测之旅就此开启！

3 步轻松实现人脸检测

1. 搭建 LabVIEW 开发环境

安装 LabVIEW 开发软件并加载 OpenCV 库，为实现人脸检测做好准备。

2. 导入 YunNet 模型

将预训练的人脸检测模型 YunNet 导入 LabVIEW 中，让计算机学会识别和检测人脸。

3. 构建人脸检测程序

使用 LabVIEW 图形化编程界面，将图像处理、神经网络推理等功能模块组合在一起，构建完整的人脸检测程序。

代码示例

while True:
    // 获取摄像头画面
    camera = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        // 读取每一帧
        ret, frame = camera.read()

        // 转换颜色空间为 BGR2RGB
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        // 检测人脸
        faces = detect_faces(frame)

        // 标记人脸
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        // 显示标记后画面
        cv2.imshow('Faces', frame)

        // 等待键盘输入
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        // 按 'q' 键退出
        if key == ord('q'):
            break

    // 释放摄像头
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()

def detect_faces(frame):
    // 加载 YunNet 模型
    model = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt.txt", "yolov3.weights")

    // 准备输入数据
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

    // 设置输入数据
    model.setInput(blob)

    // 前向传播
    detections = model.forward()

    // 提取人脸信息
    faces = []
    for detection in detections[0, 0]:
        confidence = detection[2]
        if confidence > 0.5:
            x1, y1, x2, y2 = (detection[3] * frame.shape[1], detection[4] * frame.shape[0], detection[5] * frame.shape[1], detection[6] * frame.shape[0])
            faces.append((int(x1), int(y1), int(x2 - x1), int(y2 - y1)))

    return faces